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龙图腾网恭喜联想(北京)有限公司申请的专利一种文本的实体关系抽取方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114611519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210332714.7，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种文本的实体关系抽取方法、装置及电子设备是由伊玮雯;孟遥设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本的实体关系抽取方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本的实体关系抽取方法、装置及电子设备，获取待处理的目标文本；调用目标识别模型对所述目标文本进行识别，确定与目标文本对应的实体关系识别结果。该目标识别模型对应的模型结构包括蒸馏损失模块和类别增量模块，可以通过蒸馏损失模块获得基础识别模型到目标识别模型的蒸馏损失，通过类别增量模块确定新增类别分类损失，实现了基于该模型结构解决在新增实体、关系类别后需要进行数据的重新标注产生的人力成本增加的问题，并且可以实现模型的持续学习，节约了重新学习的时间成本，提升了实体关系的抽取效率。

本发明授权一种文本的实体关系抽取方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种文本的实体关系抽取方法，包括：获取待处理的目标文本；调用目标识别模型对所述目标文本进行识别，确定与所述目标文本对应的实体关系识别结果；其中，所述目标识别模型对应的模型结构包括知识蒸馏模块和类别增量模块，所述知识蒸馏模块用来获得基础识别模型蒸馏至所述目标识别模型时的蒸馏损失，所述类别增量模块用来获得相对于所述基础识别模型的新增实体关系类别对应的新增类别分类损失，以使得通过所述基础识别模型、所述蒸馏损失和所述新增类别分类损失确定所述目标识别模型，所述目标识别模型和所述基础识别模型对应的识别任务相同；其中，所述蒸馏损失是通过所述知识蒸馏模块对词向量矩阵进行处理得到的，所述新增类别分类损失是通过所述类别增量模块对所述词向量矩阵进行处理得到的，所述词向量是通过所述目标识别模型对应的模型结构中的矩阵填充模块生成的与第一实体关系类别标注数据以及第二实体类别标注数据对应的词向量矩阵，所述词向量矩阵的横轴和纵轴均为实体，实体与实体之间的叠加为对应的实体与实体之间的关系。

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